AIを業務システムに導入する前に、多くの企業が多くの時間をかけてデータを一元化するためのデータ基盤を構築しています。しかし実際には、期待していたような成果につながらないケースも少なくありません。そこで、ある疑問が生まれます。「データはAIの“燃料”だと言われるのに、なぜ多くのデータ基盤では、AIが価値を生み出すことができないのでしょうか？」その原因は、データの品質にあると考える人も多いです。「データは、きれいであればあるほど、AIはうまく機能する。」しかし、本当にそれだけなのでしょうか。
しかし、Fabbiの技術チームが企業向けAIシステムの導入を支援してきた経験から見ると、それはあくまで話の一部にすぎません。AIに必要なのは、単に「正しいデータ」だけではありません。企業全体のシステムにおいて、一貫した定義のもとで整備されたデータが必要なのです。
人間は、これまでの経験をもとに、異なる形式や定義のデータであっても自然に処理することができます。しかし、AIは、長年の業務経験の中で蓄積された暗黙のルールに基づいて動くわけではありません。AIが推論できるのは、企業が明確かつ一貫して定義した情報に基づいてのみです。
そのため、多くのAIプロジェクトで本当の課題となるのは、モデルそのものではなく、データレイヤーです。企業にデータが足りないからではありません。保有しているデータが、企業内に存在する情報を一貫した形で反映できていないからです。ここに、「データを持っている企業」と「AI活用の準備ができている企業」の違いがあります。
だからこそ、AI導入を効果的に進めている企業は、必ずしも最初にデータを増やすことから始めるわけではありません。まず時間をかけて、概念を標準化し、データの定義を統一し、社員一人ひとりが持つ「経験」という暗黙知を、システムが理解できる知識へと変換していきます。そうすることで初めて、データはAIが推論し、意思決定し、企業規模で本当の価値を生み出すための基盤になります。
AIに価値を生み出すのは、データそのものではない。データの「一貫性」こそが、AIに価値を生み出す。
